LLMをもっと賢くする：ナレッジグラフ実践入門「ChatGPTは賢いのに、なぜ業務では使いにくいのか」。その答えがナレッジグラフにあります。本書は、RAGだけでは解けない問題の正体を明らかにし、ナレッジグラフがLLMに何をもたらすかを、入門から世界の活用事例、実装アーキテクチャ、AI Agentとの統合まで一気通貫で解説します。エンタープライズ規模でのKG実装は難しい。だからこそ、何が難しいのかを正確に理解することが第一歩です。
LLMに長期記憶を実装する
--2026.03.10 21:04 ヘブ則、💡追加 --2026.03.10 20:09 memory_server.py アップし忘れてた。GitHubに追加 LLMと長期記憶 LLMには記憶がない。正確に言えば、コンテキストウィンドウという短期記憶はあるが、会話が終われば全て消える。人間の脳が持つ長期記憶（エピソード記憶、意味記憶、手続き記憶、そしてそれらを支える情動的重みづけや連想ネットワーク）に相当するものがない。 本記事では、Claude Code（Anthropicの公式CLI）に脳の記憶メカニズムを実装する。目標は「脳の完全な模倣」ではなく「機能的等価」。つまり、同じ振る舞いを別の手段で再現すること。 コード 新しいセッションを始めたときはどこに脳が落ちているかを教えてあげよう。または、そのフォルダでClaudeを起動する。 人間の記憶 vs LLM — 何が違うか まず
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